コーチングプラクティス： 崩れにくい計画の立て方

取り組んでいることをほぼ何でも入力すると、IX Coach が現実に最も合うプラクティスを見つけます。「崩れにくい計画の立て方」については、現在のプラクティスライブラリからの最適な一致をご覧ください。

役立つかもしれないプラクティス

1. 何かがうまくいかなくても機能するように決断を設計する
   この計画はすべてがうまくいくことを要求しているか、と問う。もしそうなら、それを再設計する。
   安全域
2. 計画が機能するために成り立たなければならない前提を名指しする
   すべての計画は前提の上に成り立っている — それらを列挙し、それぞれの可能性を問う。
   安全域
3. 精密さより選択肢の幅を優先する
   不確実な環境では、最適化された固定ポジションよりも方向転換の余地を優先する。
   ルーディック・ファラシー：現実をゲームと勘違いするとき
4. アウトサイド・ビューの視点からプレモーテムを実行する
   プロジェクトが失敗したと想像し、それからどの基準率的な失敗タイプがそれを引き起こしたかを問う。
   アウトサイド・ビュー
5. 自分の領域のルールが本当に安定しているか確かめる
   確率モデルを適用する前に、結果を左右するルールがゲームの途中で変わりうるかを問う。
   ルーディック・ファラシー：現実をゲームと勘違いするとき
6. 計画にコミットする前にプレモータムを行う
   計画がすでに失敗したと想像し、何が悪かったのかを問う。
   確証バイアス：見たいものを見てしまう
7. 重要な前提をマッピングし、ストレステストする
   実行する前に、計画が依存する前提をリストアップする——そしてどれが間違っていれば計画を殺すかを問う。
   レッドチーミング：失敗する前に計画をストレステストする
8. 構造が問題であるときに数値を最適化しようとする引力に抵抗する
   数値を調整しているときに気づき、その構造が実際の問題かどうかを問う。
   レバレッジ・ポイント
9. 根本要素から再構築し、ストレステストする
   検証済みの部品から解決策を再構築し、それがどこで壊れるかを見つけるために攻撃する。
   第一原理思考を、使える形に
10. モデルの複雑さを削る
    証拠に合う最もシンプルなモデルを、状況の中で優先する。
    オッカムの剃刀:よりシンプルな説明を選ぶ

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